はじめに

こんにちは。インフラエンジニアの鈴木です。

この記事は、株式会社asken (あすけん) Advent Calendar 2025の12/12の記事です。

今回は「開発の手動構築を、AWS MCP ServerでサッとIaC管理へ移行する」方法を紹介します。（ここでのIaC管理とは、インフラの構築や設定を手作業ではなくコードで自動化・管理することを指します。）

スピードが求められる場面では、まず開発環境を手動で素早く構築することがあります。
しかし、ステージングや本番へ進める段階で、既存リソースの棚卸しや依存関係の把握、IaC化に時間がかかり停滞しやすいのが課題です。

この問題を解決する手段として「AWS MCP Server」を活用できます。既存リソースを自動で読み取り、TerraformやCDKなどのIaC管理へ簡単に移行する方法を紹介します。

概要

AWS MCP Server でできること

ClaudeCodeやCursorなどのAIツールで使えて、AWS操作を自然言語で実現できます。 AWS製のMCP サーバは複数あり、例えば以下のようなものがあります。

aws-documentation-mcp-server: ドキュメント検索、APIリファレンス確認
aws-api-mcp-server: AWS API/CLI の実行

詳細：https://awslabs.github.io/mcp/

MCPサーバを利用して、私はよく以下を実施しています。

ベストプラクティスの調査
CLIの実行
既存リソースの読み取り
- Design Doc向けの構成図や構成情報の作成
- 手動構築を IaC 管理へ移行　←今回はここを紹介

実施の流れ

以下の手順で実施します。

AWS MCP Serverを設定
  ↓
MCPでリソース読み取り・Terraform生成
  ↓
import 実行

準備

本記事で環境の想定は以下とします。

AWS環境で開発環境を作成
ローカル端末（Mac)でTerraformを実行
CursorやVSCodeなどのエディタを利用
MCPを利用するAIは Claude Codeを利用

AWS MCP Server セットアップ

まずはAWS MCP Serverをセットアップします。 2025/12時点で方法は2つありますのでそれぞれ記載します。

方法1: Documentation + API の組み合わせ（推奨）

ナレッジ（ドキュメント検索）とAPI（リソース操作）を組み合わせる構成です。

.mcp.json（プロジェクトルート）または ~/.claude.json

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
      }
    },
    "awslabs.aws-api-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-api-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "ap-northeast-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "READ_OPERATIONS_ONLY": "true"
      }
    }
  }
}

各MCPの役割

サーバー	役割
aws-documentation-mcp-server	AWSドキュメント検索、ベストプラクティス取得、APIリファレンス参照
aws-api-mcp-server	AWS API/CLIの実行　リソース情報取得

方法2: AWS MCP Server 統合版（Preview）

AWSがホストするフルマネージドの統合MCP（Knowledge + API + Agent SOPs）も出てます。 2025年12月発表のPreviewのため、まずは方法1を推奨します。

参考

補足：権限について

AIによる誤操作を防ぐため、読み取り専用の権限を設定します。

MCP側は ReadOnly 実行
AWS IAM側も ReadOnly ポリシーのみ付与

Terraform構成を考える（型を先に用意）

手動構築したリソースをTerraformで管理するときのフォルダやファイル構成を先に用意します。リソースの種類ごとに分け、import.tfに実際のリソースをimportするためのIDを記述します。

infra/
└── dev/
    ├── network.tf        # ネットワーク関連：VPC, Subnet, Route, SG
    ├── storage.tf        # ストレージ関連：S3, RDS, DynamoDB
    ├── app.tf            # アプリ関連：ALB, ECS, Lambda, StepFunctions
    ├── monitoring.tf     # 監視関連：CloudWatch, Alarm, Dashboard
    └── import.tf         # インポート設定：terraform import用のID

手順

実際に手動構築した内容をTerraformでimportして管理するまでの手順を記載します。

Step 1: 既存リソースの取得→Terraform生成

プロンプト例:

AWS MCP Serverを使って、XXXXの名前のついたリソース情報を取得してください。
その後、取得したリソース情報をTerraformの構成(network/app/storage/monitoring)のファイルに対応付けてtfファイルを生成してください。

ファイルと対象の対応は次の通りです。
network: VPC, Subnet, Route, Security Group
app: ALB, ECS, Lambda, Step Functions
storage: S3, RDS, DynamoDB
monitoring: CloudWatch, Alarm, Dashboard

あわせて、リソース情報からimport.tf（terraform importに必要なリソース情報）を生成してください。

Step 2: 生成物のチェックと微調整

名前や設定などを微調整します。具体的には以下などを実施します。

命名規則の統一（AWSリソース名とterraformリソース名の対応）
インポートするリソースの各設定で過不足ないか

Step 3: Terraform実行（import）

Terraformを実行して、既存リソースを取り込みます。

cd infra/dev
terraform init 
terraform plan
terraform apply

これだけです。取り込んだリソース一覧とかも指示すれば出せます。

1つ1つ手動で確認して、実施していたころが嘘のようです。

CDKの場合

Terraformと同様に既存リソースを取り込めます。CDKの場合はcdk importを活用します。

プロンプト例:

AWS MCP Serverを使って、XXXXの名前のついたリソース情報を取得してください。
取得したALBリソースをCDK TypeScriptでimportするためのコマンドとコードを生成してください。

実施して嬉しいこと

手動で素早く作った開発環境から、ステージング以降のIaC管理へ移行する手間が大幅に減ります。
丸1日かかるようなのが、チェック含めて1-2時間程度でできます。
大体、インフラ構築はこの開発リソースをIaC化するところに一番手間がかかります。
（本番リリースまでにはIaCができてて、むしろそこは手間そんなにかからないんですよねぇ）

Before

開発環境(手動) 
↓　← 依存関係調査とimport作業で停滞、、、
ステージング環境(IaC)
↓ 
本番環境（IaC）

After

開発環境(手動)
  ↓ MCP棚卸し（自動）
  ↓ import.tf / cdk import 生成（自動）
ステージング環境(IaC)
  ↓
本番環境(IaC)

まとめ

開発初期はスピード優先で手動構築でOK
AWS MCP Server による棚卸し自動化でimport作業を短縮
Terraform / CDK どちらにも対応可能
ステージング以降はIaC化で細かく管理できる

いかがでしたでしょうか。
今回紹介した内容だけではなく、AWS MCP Server ではいろんなことができます。
ドキュメント調査に使うだけでも役立ちますので、AWSを利用していて使ったことがなかった方は、ぜひ試してみてください。

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